技术牛逼也要懂点社交：数据科学家公司生存指南TOP30秘诀

大数据文摘 · 公众号 · 大数据 · 2017-08-29 12:24

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数据科学有许多需要特别洞察力的很酷的技术和工具。然而，就像软件工程一样，即使你可以做到所有那些很酷的事情，如果没有过程，你会跟不上项目，做出来的产品表现也不好，并且不能维护已经完成的项目。 这意味着你需要把你的过程写成文档。 这看起来好像是在浪费时间，但等你的项目出现内部故障的时候你就知道记录过程有多重要了。所以确保你从一开始就有很棒的数据科学过程。

7. 不要把你的数据科学团队框住

不要用你的知识范围来限制你的数据科学团队。挑战你的团队，问问他们怎么想的，问问他们的建议，不要限制他们的发展。 让他们知道你支持他们并且相信他们的能力。数据科学家都是十分聪明的人，他们只是需要知道你相信他们（就像小叮当一样）。

8. 计划、计划、计划…但是不要计划太多

如果要说我们从不同的经历和项目中学到了什么，那就是——你需要计划。这确保你不会超出范围，保证你对所有的数据源和要求有一个很好的掌握，还保证你能成功。不过，如今在商业中事物变化得很快，所以你不能花一年的时间去计划一个项目。 当一个项目提上了日程，你就得赶紧去获得这个项目的具体要求。只是别把所有时间都用来计划而从来不开发项目。

9. 和别的部门打好关系

每个企业都像是一个团队性运动。 你的团队需要和会计处、财务处、运营部、销售部和其他所有部门一起工作。他们通常都有自己的数据仓库，而你需要那些数据。如果你够幸运的话，会有一个中心团队管理所有的数据库。不过即使确实有这样的一个中心团队，你依旧需要来自各个团队的专家。此外，所有这些团队可能都会想要对你的项目提出一些要求。所以，确保和他们好好相处。

10. 向尽可能多的行业专家（SME）学习

像我们在上一点中提到的，你会想要向不同部门的人学习尽可能多的专业知识。数据科学家不是药剂师或医生，也不是会计或财务经理。我们需要从对某一行业或领域了解最透彻的人那里获得一些洞见。当一个新项目开始时，列一份你所需要的数据和相关主题的清单，然后去请教那些行业专家。

11. 消除公司中的偏见

然而，即使你要去征求行业专家的建议，不要让他们的偏见阻碍新的洞见。 这种情况一直都在发生。很多时候管理层和其他团队成员对商业模式有固有或者过时的认知，他们会认为提升业务无非是那几个要素。接着，你的团队得出了一个全新的结论。由于这一结论与现状相违背，你的团队把这一新的洞见掩藏了起来，而没有把它提交给经理。这不是你作为一个数据科学家的工作。你的职责是挑战现状！不过是在正确的前提下。

12. 挑战现状！

作为一个数据科学家，你有数据站在你旁边支持你。这就意味着当你是对的，那你确确实实就是对的。你对的时候也不能得理不饶人。我们的意思是你要敢于说出真相，不要被你的经理或主管牵着鼻子走。其实，他们想要你的意见。你的领导想要你提供给他们能够自信地带去见他们的老板的信息。归根结底，你的老板也有自己的老板。当他们向自己的老板汇报的时候，他们的感受和你的一模一样。所以，用数据巧妙地去挑战你老板的观点吧！

13. 利用数据驱动你的项目

我们相信现在你已经看到了一个主题。利用数据！这其中蕴藏了太多的力量。这甚至不是一个新的想法。人们一直都在使用数据证明一些事情。 科学就是依赖于重复利用数据证明理论的这一套方法论，即使是那些我们今天认为是正确的理论。 对你的每个项目也做同样的事情。你为什么做这个项目？是什么在驱动着它？最好是数据。